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消费者虚拟体验在电子商务环境下显得十分重要。研究聚焦于网站互动性与生动性对心流体验的影响作用,同时研究了消费者个性特质—产品涉入度所起的调节作用。通过问卷调查收集数据,运用层级回归分析法及优势分析法进行假设检验。研究发现:网站互动性与生动性对心流体验均有显著正向影响;网站的生动性相对于网站互动性而言,预测心流体验的能力更强;产品涉入度正向调节了网站互动性与心流体验之间的正向关系。 相似文献
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中国北方荷斯坦奶牛乳成分及相关指标的季节性与胎次变化规律研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为满足对奶牛饲养管理的季节性及胎次调控,探索乳成分及相关指标的变化规律,基于中国北方荷斯坦泌乳奶牛群的DHI测定数据及派生数据,按胎次及自然月份对DHI原始数据进行分组,剔除异常数据后获得包括乳产量(DMP)、乳干物质率(MSP)、乳脂率(MFP)、乳蛋白率(MPP)、乳糖率(MLP)、体细胞数(SCC)、体况评分(BCS)、奶损失量(LMP)及脂肪蛋白比(FPR)等9项指标的完整观察数据6520套,以自然月份、胎次及两者的互作作为影响上述指标变化的因素,SAS软件GLM过程进行的方差分析表明:自然月份及胎次分别极显著或显著影响9项观察指标(P<0.0001,或P<0.001,或P<0.05).但是,两者的互作对MFP、MPP、MSP、SCC及FPR的变化影响不显著(P>0.05),对DMP影响极显著(P<0.0001),对MLP、BCS及LMP影响显著(P<0.05).进行牛群自然月份下乳成分的Duncan多重比较显示,DMP、MSP、MPP及MFP均在6月份表现最低,依次为23.58kg·d-1,12.35%,3.02%及3.81%.SCC在8月份达到最高(385.3×1000·mL-1),而LMP在11月份最高(1.12 kg·d-1).FPR在2月份最高(1.32),预示着该月份奶牛在快速动用体脂.进行牛群不同胎次性状指标的多重比较表明,MSP、MPP及MLP到第4胎显著下降(P<0.05),而SCC在第4胎显著上升,LMP也随胎次显著增加(P<0.05),意味着随着胎次增加,乳的品质逐渐下降,乳品的卫生指标随之恶化,LMP在增加.其次,对9项指标的典型相关分析表明,BCS与SCC、LMP呈高度正相关(0.8306,0.8360),而SCC与LMP也表现高度相关(0.7861).最后,利用Wood模型,建立了不同胎次混合牛群的乳干物质率(MSP)及乳糖率(MLP)与自然月份之间的关系方程(MSP=12.862x-0.0317* e0.00459x,MLP=4.9824x-0.0196*e0.00106x,式中x代表月份).通过数据挖掘获得的乳成分及相关性状在自然月份及不同胎次之间的变化规律及模型,为准确调控牛群的饲养管理和营养供给提供了决策依据. 相似文献
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以商品猪散养农户模式为研究对象,根据猪产品溯源投入品(包括疫苗、兽药、饲料)及监督检测信息的特点,提出了投入品及监督监测信息的元数据、事件集成、数据传输接口规范,在Windows Mobile 6.5平台上开发完成了基于TD-SCDMA的猪产品质量溯源应用示范系统,实现了溯源耳标佩戴与注销,以及疫苗、兽药、饲料等溯源投入品信息及盐酸特伦特罗、磺胺类药物等监测信息的采集,并在溯源数据中心实现实时投入品事件及监测事件的整合集成。猪产品质量溯源应用示范系统已经在天津市示范应用,信息采集处理简单、方便、实用,在有TD-SCDMA信号的地区示范运行良好,能够满足猪产品溯源应用示范系统信息采集和及时查询的需要。 相似文献
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基于多幅图像的黄瓜叶片形态三维重建 总被引:12,自引:5,他引:7
为了更加快速、便捷、精确和逼真地重构出植物叶片的三维形态,提出了基于多幅图像的黄瓜叶片建模方法。首先利用角点检测算法提取叶片边缘及主脉的特征点,通过结合极线约束和SIFT特征描述算子对特征点进行匹配,进而得到特征点的三维坐标;然后利用B样条曲线连接这些特征点,对叶片边缘和中脉进行拟合,再利用Delaunay三角化方法对叶片进行三角网格化;最后通过纹理映射增加模型的真实感。试验结果表明,通过该方法可以精确、快捷地重构出黄瓜叶片的三维形态,具有较强的真实感效果。 相似文献
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奶牛饲喂自动机电控制系统的设计与试验 总被引:3,自引:1,他引:2
为开展奶牛精准饲喂及采食行为学研究,设计了一种集自动识别、饲喂、数据自动采集、数据分析与处理于一体的奶牛饲喂自动机电控制系统。该系统包括机械装置、电子识别系统、料槽称质量系统、中央控制系统、现场数据存贮及远程数据提取与分析系统等几部分。其中,机械装置包括料斗、支撑座、栏杆和阻挡单元等;电子识别系统包括阅读天线及料门启闭的气动装置;料槽称质量系统除支撑座外,还有嵌入的质量传感器及线路;中央控制系统包括微处理器、看门狗复位电路、读卡器电路、称质量数据采集电路、数据通信电路、数据收发器电路及外围驱动与稳压电路等。现场数据存贮电路接受来自各个饲喂系统的中央控制系统发送的采食行为数据,其主板结构与中央控制系统基本一致,预设可存贮记录数为14 000条,且采用堆栈数据存贮模式。远程PC端数据提取与分析系统实时管理采食行为数据,并提供多功能的数据挖掘分析。系统测试结果表明,对牛只低频RFID(134 kHz)电子耳标的识读率为100%,料及槽的计量范围为0.01~200 kg,最低称量精度10 g,实际称量相对误差≤0.15%,同时满足奶牛对最大采食量及精准饲喂对计量的需求。系统的采食行为试验表明,奶牛的日均采食次数、采食时间及采食量等采食行为均差异显著(P0.05),符合奶牛的采食行为特点。具体地,奶牛日均采食次数10~13次,日均采食时间5.38 h,而奶牛个体实际采食量与NRC(National Research Council)模型预测的采食量有-4.76%~7.83%的偏差,可能是由各种内外部因素及NRC模型的普适度造成的,有待进一步研究。总之,该系统能较好地实现奶牛个体的精细化饲喂,为研究奶牛的采食行为特点提供了在线、智能化的自动数据采集与分析平台。 相似文献